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行为智能驱动的主动元数据平台
一个主动感知、智能驱动、开放集成的主动元数据平台,让每个人都能快速发现和理解数据,并实现主动持续的数据治理。
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从被动到主动,实现数据管理的“自动驾驶”
传统被动元数据平台
元数据管理范围
以表为主
元数据采集方式
以手工录入为主
元数据智能挖掘
元数据应用场景
数据发现&理解
Aloudata 主动元数据平台
元数据管理范围
表、报表、模型、指标、数据处理脚本、数据使用行为等一切与数据相关的元数据
元数据采集方式
以自动发现采集为主
元数据智能挖掘
自动化分类分级、自动列口径提取、相似数据识别、常用数据用法提取等智能元数据挖掘
元数据应用场景
增强数据发现&理解、智能安全治理、智能数据质量、自动化数据处理、智能成本治理
从被动到主动,实现数据管理的“自动驾驶”
传统
Aloudata BIG
传统被动元数据平台
元数据管理范围
以表为主
元数据采集方式
以手工录入为主
元数据智能挖掘
元数据应用场景
数据发现&理解
更快发现正确的数据
自动化采集技术、业务、操作、协作等一切与数据资产相关的元数据,并将其转换为相互关联的语义知识图谱,让每个人都能通过自然语言搜索快速找到相关数据。
基于用户特征和 Data Rank 评分,为每个用户提供最优的个性化搜索结果排序,以帮助用户快速发现可信数据。
提供数据资产描述、数据质量、消费情况等选择数据所需的关键决策信息,帮助用户快速确定最切合分析需要的数据。
正确理解和使用数据
自动提炼数据产出时效、上游来源、下游应用等关键信息,生成360°数据资产报告,帮助用户快速掌握数据资产全貌。
通过自动化业务语义关联以及算子级字段口径提取,帮助用户快速且清晰地理解数据背后的业务含义。
通过观察全域用户的数据使用行为,行为智能引擎可提炼出常用的数据资产使用模式,并为用户提供可靠的数据使用建议和指引。
主动持续的数据治理
依靠丰富的元数据采集手段以及可扩展的元数据模型,自动发现全域数据资产,让企业能在统一平台上盘点和管理所有数据资产。
基于元数据语义知识图谱和 AI 增强的敏感数据识别,实现对全域数据资产的自动化分类分级,让企业数据治理能够精准施策。
通过嵌入式数据治理组件,将数据治理管控策略和数据使用建议融入数据全生命周期,推动持续、主动的数据治理。
无处不在的元智能
通过 Open API,数据工具可无缝集成主动元数据,如在 BI 工具中集成数据口径、在营销平台中集成数据质量说明等,以帮助用户在数据旅程的各个阶段及时获得相关元数据信息。
基于元数据智能应用编程框架,开发者可自主定制多样化的元数据智能应用,如数据资产答疑助手、数据质量预警助手等,帮助企业实现数据管理的全方位智能化。

客户案例

Aloudata助力银行10倍提升数据化运营效率

Aloudata AIR Engine 提供的多源异构查询及自适应加速能力,让分析师无需关心数据集成、任务运维和性能优化等技术细节,随时可对全域数据资产进行分析探索和数据准备,让全行分析师可以端到端全自助完成数据分析需求交付,将业务取数、用数、看数效率从周级缩短到了天级,并实现了高性能、低时延的报表看数体验,10倍提升整体数据化运营效率。

相关解决方案

主动数据治理
以业务为导向的主动数据治理
自助数据准备
重新定义数据协作方式,无需依赖 ETL 工程师,人人皆可自助开展数据准备,让企业获得 10 倍以上的数据化运营效率提升
统一指标服务
建立敏捷且一致的指标服务

客户案例

Aloudata助力银行10倍提升数据化运营效率

Aloudata AIR Engine 提供的多源异构查询及自适应加速能力,让分析师无需关心数据集成、任务运维和性能优化等技术细节,随时可对全域数据资产进行分析探索和数据准备,让全行分析师可以端到端全自助完成数据分析需求交付,将业务取数、用数、看数效率从周级缩短到了天级,并实现了高性能、低时延的报表看数体验,10倍提升整体数据化运营效率。

相关解决方案

主动数据治理
随着企业数智化的不断深入,企业数据规模和用数人群激增,数据质量、数据安全、隐私合规和存储成本等数据治理问题激增。管控式、运动式的传统数据治理方式难以获得业务团队的有效支持且效果难以持续,让企业的数据治理计划无法真正落地。
自助数据准备
随着数字经济时代的到来,企业数据得到极大的丰富,无论是业务用户、分析师还是数据科学家都渴望能够快速访问全域数据,并从中获取深刻的数据见解,以帮助业务做出高质量决策、助推业务发展。然而,当前严重依赖于 ETL 人员的数据需求响应模式,导致数据需求大量积压和响应迟缓,根本无法应对数据驱动型业务的数据分析需求。
统一指标服务
随着敏捷 BI、用户行为分析、AB 测试等现代数据工具的发展,更多人能够自助利用数据来解决业务问题,这种方式极大释放了数据的价值,但同时分散化的定义也带来了口径不一致的问题,进而降低了分析的可信度。大多数企业开始引入指标平台来解决该问题,但由于指标定义严重依赖于数据工程师,难以满足业务需求的响应要求,根本无法有效落地。如何兼顾敏捷性和一致性成为当前企业面临的巨大难题。
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